# As we just need the model to test hardware performance, number of epoch is set as 5 to reduce the training time
python3 train_qkeras_mcme.py --dataset cifar10 --num_epoch 5 --batch_size 128 --lr 0.01 --gpus 2 --save_model cifar_resnet_spt_2samples_mask  --quant_tbit 8 --model_name resnet --save_dir ./exp_cifar_bayes_resnet --opt_mode spatial --mc_samples 2 --dropout_type mask
python3 train_qkeras_mcme.py --dataset cifar10 --num_epoch 5 --batch_size 128 --lr 0.01 --gpus 2 --save_model cifar_resnet_spt_3samples_mask  --quant_tbit 8 --model_name resnet --save_dir ./exp_cifar_bayes_resnet --opt_mode spatial --mc_samples 3 --dropout_type mask
python3 train_qkeras_mcme.py --dataset cifar10 --num_epoch 5 --batch_size 128 --lr 0.01 --gpus 2 --save_model cifar_resnet_spt_5samples_mask  --quant_tbit 8 --model_name resnet --save_dir ./exp_cifar_bayes_resnet --opt_mode spatial --mc_samples 5 --dropout_type mask
python3 train_qkeras_mcme.py --dataset cifar10 --num_epoch 5 --batch_size 128 --lr 0.01 --gpus 2 --save_model cifar_resnet_spt_7samples_mask  --quant_tbit 8 --model_name resnet --save_dir ./exp_cifar_bayes_resnet --opt_mode spatial --mc_samples 7 --dropout_type mask
python3 train_qkeras_mcme.py --dataset cifar10 --num_epoch 5 --batch_size 128 --lr 0.01 --gpus 2 --save_model cifar_resnet_spt_9samples_mask  --quant_tbit 8 --model_name resnet --save_dir ./exp_cifar_bayes_resnet --opt_mode spatial --mc_samples 9 --dropout_type mask
